Laplace IntelligenceがAI負荷テスト

Laplace Intelligenceの起源は学術研究にある。CEOのHowie Sun氏は8年間、シミュレーションで自動運転AIに挑む方法を研究し、2023年に当時の博士課程指導教官Henry Liu氏と発表した論文がNatureの表紙を飾った。この論文が自動運転車企業からの問い合わせを呼び、Sun氏は研究を製品化するに至った。社名は、Pierre-Simon Laplaceが1814年に提唱した、現在の完全な知識から未来を予測する思考実験「ラプラスの悪魔」に由来する。

技術的アプローチは、世界シミュレーションプラットフォームであるNvidiaのCosmosをポストトレーニングしたバージョンとして構築されたシミュレーション環境に基づく。Laplaceは実世界の地図データを組み合わせて、アリゾナの高速道路からパリの横断歩道まで実際の場所を再現し、開発者は言語プロンプトを使ってリアルタイムに設定を変更できる。例えば午後の交通量を追加するなど。Sun氏によれば、同社はTomTomなどのナビゲーションプロバイダーからリアルタイムの交通・渋滞情報を取得しているという。重要なのは、シーン内の他のアクターもシミュレーションされる点だ。デモでSun氏がテスト車両を対向車線に逸らすよう指示すると、衝突するはずの車は車両をすり抜けさせず、避けた。

商業面では、まだ初期段階ながら収益と適度な利益に到達した点で際立っている。その資金の大半は自動運転のユースケースから来ており、現在の契約はほとんどがプロジェクトベースだ。同社は経常収益に向けて取り組んでいる。近期的な目標は資金調達と規模拡大で、競合、とりわけこれまでに12億ドルを調達しポストマネー評価額150億ドルのApplied Intuitionに対抗することだ。Sun氏は、AIを使ってAIをテストするLaplaceの方法論はフィジカルAIテストの新たなパラダイムであり、最大の堀になると主張する。